最新的按需网络研讨会

本次独家技术网络网络研讨会的重188金宝搏备用点是治疗性抗体开发和生产的最新和创新策略。你的主讲人Brockwell教授将介绍一种新的检测方法的开发和使用，以研究疾病筛查和生物制药工业中的重要蛋白质。

长期以来，研究体内特定细胞类型的神经科学家关注的一个问题是，从中枢神经系统组织中分离出的细胞是否会诱导体外激活假象，从而混淆实验解释。

分析脂质可能是一个挑战，但结合从电子激活解离(EAD)获得的串联质谱可以使这个过程更容易。事实上，超过1000种脂类可以通过弹道数据依赖采集液相色谱-质谱法进行分析。这种方法产生了大量高质量的EAD碎片光谱，使得注释成为限制因素，但组合碎片可以有效地解决这一挑战。

在本次网络研讨会中，我们演示了ZenoTOF 7600系统如何用于脂类常规分析的工作流程，从而能够从高通量EAD质谱数据中解析sn-异构和双键位置。

来自宾夕法尼亚州立大学的Andrew Zydney在“药物发现与开发进展2022”上发表了关于持续生物制造的演讲。

阿尔茨海默病是最常见的神经退行性疾病，估计占全世界所有痴呆症病例的60-70%。越来越多的证据表明，主要由小胶质细胞介导的神经炎症有助于阿尔茨海默病的发生和发展。

开发小分子活性药物成分(API)通常是一个有风险的过程。无论是首先在人体研究还是商业生产中实现这一目标，都需要数据和材料，而不会造成不必要的延误或对成本的影响。因此，尽早开始考虑流程步骤和可伸缩性是很重要的。

通过将空间定位添加到当前的方法，映射蛋白质，检查代谢活动，并深入挖掘细胞生物学。在本次网络研讨会上，我们将展示这一新颖的工作流程，强调它可以为您的研究带来的好处。

质谱分析领域在过去十年中在硬件和软件方面都取得了巨大的进步。然而，我们仍然没有充分利用所获得的蛋白质组数据，并且在典型的无标签量化数据依赖的获取蛋白质组数据集中丢失了几层信息。这种信息丢失的一个主要来源是嵌合光谱的存在，其中包含来自多个多肽的片段离子，并且无法完全解释它们。

在本次网络研讨会中，我们将探讨CHIMERYS智能搜索算法如何为我们阐明嵌合光谱中隐藏的痕迹提供一个解决方案。我们还将讨论CHIMERYS如何通过嵌合光谱的反褶积来提高仪器效率和蛋白质识别率，从而实现宽窗口采集的新数据采集策略。

组织学在药物发现和开发过程中起着至关重要的作用，从早期研发到临床试验。

在本次网络研讨会上，Catherine Houlihan博士将介绍一例输入英国的未被识别的病毒性出血热病例，以及为急诊临床医生、全科医生、病毒学家、感染专家和公共卫生医生所吸取的重要经验教训。